Databricks在MLflow導入MemAlign方法，用雙記憶機制讓LLM評審貼近企業標準
MemAlign框架簡介
Databricks旗下Mosaic AI Research團隊發表MemAlign，這是一套用雙記憶系統累積專家自然語言回饋的LLM評審對齊框架，並宣佈將其導入模型生命週期開源平臺MLflow，使企業LLM評審判斷更貼近領域標準。
技術背景與解決問題
開發團隊指出，提示詞工程在規則逐步增加後容易出現前後不一致、覆蓋範圍難以控管等問題，也會受限於上下文長度，而微調則需要較高的資料與時間成本，因此改以記憶機制讓評估標準能隨回饋累積而調整。
應用與優勢
- MemAlign透過雙記憶架構吸收專家回饋，讓LLM評審對齊企業領域標準且不必微調。
- 該框架已導入MLflow，降低LLM評審的訓練成本與延遲。
- MemAlign現已作為開源工具提供給使用者，並可在Databricks平臺中試用。